例子代码适用于，主线程提供gui相关功能，次线程周期触发调用，请求socket服务相关。
在参考了不少国内外代码，实现此功能。
代码在qt5.3vs2010下环境测试通过。
服务器直接用https://github.com/dushibaiyu/QtTcpThreadServer即可。
希望对大家有所帮助。

安卓例程序

Websocket是一个持久化协议，相对于HTTP这种非持久协议而言。
它实现了浏览器与服务器全双工通信，能更好的节省服务器资源和带宽并达到实时通讯的目的,与HTTP一样基于已建立的TCP连接来传输数据。
但是与HTTP协议不同的地方就是：WebSocket是一种双向通信协议，在建立连接后，WebSocket服务器端和客户端都能主动向对方发送或接收数据，就像Socket一样;WebSocket需要像TCP一样，先建立连接，连接成功后才能相互通信。
传统的HTTP客户端与服务器请求响应模式，一个生命周期里只有一个或多个请求和一个或多个与之对应的响应。
如下所示：而WebSocket模式下客户端与服务器响

周期滑移检测是其中涉及载波相位观测的高精度GNSS数据处理的基本步骤之一，例如在精确的点定位（PPP）和精确的轨道确定（POD）中。
自1980年代开发以来，有效地处理了双频GPS。
然而，新兴的北斗导航卫星系统为这些现有算法带来了一些新的挑战，尤其是在小周跳频发的情况下。
在这项研究中，在低海拔北斗GEO载波相位观测中发现了大量的1周期滑动，这些观测是由IGS多GNSS实验的接收者收集的。
如果可能，在PPP和POD处理之前，应识别并修复这种小的周跳。
我们提出了一种基于一系列双频相位无几何组合的增强循环滑移检测方法。
采用鲁棒的多项式拟合算法和一般的自回归条件异方差建模技术来提供自适应检测阈值，从而可以以高可靠性识别出如此小的循环滑动。
仿真和实际数据测试表明，即使在电离层闪烁的情况下，该方法具有较高的灵敏度和较低的误报率。

电子技术与软件工程-基于web的图书交易系统探析开发一个本系统的开发可以解决企业人事管理遇到的耗费大量资金和人力，管理内容繁复，而且容易丢失的问题。
本系统的开发周期为2个月，耗费资金较少，且实用价值很高，各类企事业单位及学校等部门都可以使用

猫脸变换又叫Arnold变换；
通过猫脸变换可以实现数据的隐藏加密。
输入猫脸变换的次数k；
计算出该图像N下的变换周期，可以还原隐藏的数据

递推极大似然参数辨识法MATLAB程序clearall%清理工作间变量closeall%关闭所有图形clc%清屏%%%%M序列、噪声信号产生%%%%L=1200;%四位移位积存器产生的M序列的周期y1=1;y2=1;y3=1;y4=0;%四个移位积存器的输出初始值fori=1:L;x1=xor(y3,y4);%第一个移位积存器的输入信号x2=y1;%第二个移位积存器的输入信号x3=y2;%第三个移位积存器的输入信号x4=y3;%第四个移位积存器的输入信号y(i)=y4;%第四个移位积存器的输出信号，幅值"0"和"1"ify(i)＞0.5,u(i)=-1;%M序列的值为"1"时,辨识的输入信号取“-1”elseu(i)=1;%M序列的值为"0"时,辨识的输入信号取“1”endy1=x1;y2=x2;y3=x3;y4=x4;%为下一次的输入信号作准备end------

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

为了避免固态功率控制器（SolidStatePowerController，SSPC）误跳闸、误保护，提出了一种基于TL431的恒流电路的限流保护模块的设计方案，并完成系统的软硬件设计。
该设计通过在Saber上的建模与仿真，验证了所设计直流固态控制器具有短路保护、过流保护和避免误跳闸、误保护的智能保护功能。
文中SSPC的设计大大节省了人力物力、减少了实验成本、为SSPC的应用提供参考和依据，从而缩短新型飞机的研制周期，达到了设计要求。

在自动控制领域，掌握专业词汇是至关重要的，无论是学习理论知识还是进行实际操作，都需要对这些术语有清晰的理解。
这份名为“自动控制专业用词汇中英文对照”的文档，旨在为学习者提供一个全面且准确的词汇参考，方便他们在研究或工作中查找和理解相关概念。
自动控制，简单来说，是指通过某种装置或系统自动调节或操纵一个过程，使其保持在预定状态或按照预定方式运行。
这一领域的核心在于设计和分析能够自我调整并纠正偏差的系统。
以下是一些自动控制专业中的关键术语及其解释：1.**控制器（Controller）**：负责比较设定值（Setpoint）与实际测量值（ProcessVariable），并计算出必要的输出以减少误差。
2.**反馈（Feedback）**：系统中用于将输出信号反向传递回输入端的过程，有助于消除误差并稳定系统。
3.**开环控制系统（Open-LoopControlSystem）**：不依赖于反馈机制的系统，其输出不受系统实际状态影响。
4.**闭环控制系统（Closed-LoopControlSystem）**：包含反馈机制的系统，能够根据系统输出调整控制输入。
5.**比例积分微分器（PIDController）**：一种广泛应用的控制器，通过比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分来调整输出。
6.**稳定性（Stability）**：控制系统能够维持期望输出的能力，不受初始条件或外部扰动的影响。
7.**超调（Overshoot）**：在阶跃响应中，系统输出超过期望值的最大幅度。
8.**振荡（Oscillation）**：在系统响应中出现的周期性波动。
9.**死区（DeadBand）**：控制器在一定范围内不产生动作的输入变化范围。
10.**时间常数（TimeConstant）**：衡量系统响应速度的参数，与系统达到新稳态所需的时间相关。
11.**热控（ThermalControl）**：专门针对温度控制的技术，常见于能源、制造和环境工程等领域。
“热控专业知识网”可能是一个网络资源，提供了更多关于热控技术的信息，包括温度传感器、冷却系统、加热元件等专业知识。
学习这些词汇不仅可以帮助我们理解自动控制系统的原理，还能提高在实际应用中的效率和准确性。
无论是工程师在设计自动化设备，还是科研人员在进行控制理论研究，都离不开对这些专业词汇的深入理解和运用。
通过对照文档，可以轻松查找和学习，进一步提升专业素养。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。